Bringing diversity of experience into decision-making about surgery: developing an app for that
Notice bibliographique
Résumé
ObjectiveTo design and pilot a mobile application to support decision-making about surgery for breast cancer patients, drawing from a collection of narratives from a diverse sample of Canadian women that used video/audio recordings (published on www.healthexperiences.ca). BackgroundThis idea came from the results of a larger research project where we collected a wide range of women’s stories about having breast cancer using qualitative research methods and video/audio recording. The women we interviewed for this project said that they felt overwhelmed by the amount of information in the period between diagnosis and surgery, and at the same time they felt they needed more specific information relevant to their needs, personal situation and preferences. They also wanted to learn from other women’s experiences of surgery. This project therefore aims to develop an information tool that can respond to that need by offering information in a more personalized manner. This project is funded by the QBCF [Quebec Breast Cancer Foundation]. MethodsSecondary analysis of existing data. Development of recommender system. Design and evaluation involving patients, clinicians and informatics experts. ResultsWe will present our analysis regarding women’s experiences related to surgery, decision-making, preferences and expectations, and need for experiential information. We will then present the development to date of a personalized information application using a computerized recommender system, including a summary of challenges and opportunities encountered along the way. ConclusionDeveloping reliable, evidence-based tools and electronic applications based on other peoples’ experiences offers a novel approach to support informed healthcare decision-making.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».